Von der biologische Evolution zur Evolutionsstrategie - Bionik

Von der biologische Evolution zur Evolutionsstrategie
Technik trifft Biologie (Top-down-Prozess)
Kann man die optimale Lösung für ein Problem finden ohne das Ziel zu kennen?
Ja, nach dem Vorbild der biologischen Evolution mit Hilfe der Evolutionsstrategie. Bereits Mitte der 1960er Jahre entwickelten Ingo Rechenberg und
Hans-Paul Schwefel ein Optimierungsverfahren, das die Grundmechanismen der
biologischen Evolution aus ihrem natürlichen Kontext abstrahiert und auf
technische Optimierungsprobleme überträgt.
Technisches Problem: Optimierung
Menschen streben seit Urzeiten danach, Objekte oder Prozesse zu verbessern
und für vorgegebene Probleme eine beste Lösung – die Optimallösung – zu
finden. In der Mathematik gibt es sogar eine eigene Unterdisziplin, die es sich
zur Aufgabe gemacht hat, Lösungsverfahren (Algorithmen) für solche
Optimierungsprobleme zu entwickeln. Neben diesen mathematischen
Verfahren existieren auch solche, die sich an natürlichen Optimierungsprinzipien orientieren.
Vorbild Natur: Die biologische Evolution
Im Laufe der Entwicklungsgeschichte von 3,8 Milliarden Jahren haben sich
Pflanzen und Tiere optimal an ihren jeweiligen Lebensraum angepasst. Zu
verdanken ist dies der biologischen Evolution, die durch ein Wechselspiel von
Mutation und Rekombination die zugrunde liegende genetische Information
ständig variiert und durch anschließende Selektion durchschnittlich nur die
besten genetischen Baupläne beibehält.
Mutation: Kleine zufällige Veränderungen im Erbgut, die ihrem Träger entweder
Vor- oder Nachteile bedeuten können. Mutationen in Zellen, aus denen Nachkommen entstehen, sind für die Evolution von Bedeutung. Nur die seltenen
vorteilhaften Mutationen bewirken einen Fortschritt in der Evolution.
Rekombination: Unter Rekombination versteht man die zufallsmäßige
Neukombination des väterlichen und mütterlichen Erbguts im Rahmen der
sexuellen Fortpflanzung. Sie trägt zur Erhöhung der genetischen Vielfalt bei.
Selektion: Die Selektion gilt als das eigentliche Steuerelement der Evolution, da
sie die anfängliche „Planlosigkeit“ von Mutation und Rekombination (beide
beruhen auf Zufallsprozessen) ausgleicht und die Richtung bestimmt, in der sich
der Genpool einer Population verändert. Selektion äußert sich in der Regel nicht
in der Ausrottung konkurrierender Artgenossen, sondern in unterschiedlichen
Fortpflanzungserfolgen.
Bionisches Produkt: Optimierung mit der Evolutionsstrategie
Die Idee, die der Evolutionsstrategie zugrunde liegt, besteht darin,
Lösungsvorschläge für ein Optimierungsproblem so lange auf der Basis von
Zufallsprozessen (analog der biologischen Mutation) zu verändern und (analog
der biologischen Rekombination) untereinander zu kombinieren, bis durch
Selektion die optimale Lösung gefunden ist. Dabei nimmt die
Evolutionsstrategie in der Bionik eine Sonderstellung ein, weil sie eine
universelle Methode ist, mit der verschiedenste Produkte und Verfahren
optimiert werden können.
Um dem biologischen Vorbild Rechnung zu tragen, werden Lösungsvorschläge,
die mittels Mutation und/oder Rekombination zur Generierung neuer
Lösungsvorschläge verwendet werden, als Eltern-Individuen bezeichnet. Die
daraus resultierenden Lösungsvorschläge analog als Nachkommen-Individuen.
So wie es in der Natur Individuen gibt, die mehr oder weniger gut an ihre
Umwelt angepasst sind, gibt es auch im technischen Fall Individuen, die das
Optimierungskriterium eher erfüllen als andere, weil sie zum Beispiel schneller
oder kostengünstiger sind als ihre Mitkonkurrenten. Den starken Abstraktionsgrad der Evolutionsstrategie kann man daran erkennen, dass im Gegensatz zum
Vorbild Natur, wo die Nachkommen meist zwei Eltern haben, hier die Nachkommen auch einen Elter oder viele Eltern haben können. Dabei ist die
Evolutionsstrategie eine Optimierungsmethode, die sehr robust ist. Auch wenn
nicht immer der beste Nachkomme ausgewählt wird, führt die Evolutionsstrategie auch bei Fehlbewertungen letztlich zur Optimallösung.
Durch objektive Selektion können Lösungen wie beispielsweise eine optimierte
optische Linse gefunden werden. Daneben ist die Evolutionsstrategie im
Gegensatz zu mathematischen Optimierungsverfahren selbst auf Probleme
anwendbar ist, bei denen eine potentielle Lösung nur subjektiv bewertet
werden kann. Ein Beispiel ist die subjektive Bewertung von Kaffeetestern, die
das beste Mischungsverhältnis von Kaffeesorten ermitteln, um einen
bestimmten Kaffeegeschmack zu erreichen.
Informationen im www:
www.bionik.tu-berlin.de
www.bionik-online.de
www.inpro.de

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